基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器

为提高四旋翼无人机的路径跟随精度和飞行鲁棒性,提出一种基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器。该控制器能够自适应估计无人机模型中的陀螺效应因子和风阻系数,利用估计值补偿系统的控制输入,设计抗干扰项抵消外界环境的负面影响,提高了四旋翼无人机的路径跟随性能和抗干扰能力。建立四旋翼无人机的非线性力学模型,将无人机的路径跟随目标划分为姿态角目标和运动位置目标。利用反步滑模方法和自适应控制方法设计无人机的控制输入方程和估计值更新律。根据Lyapunov方法验证无人机姿态系统和运动位置系统的渐进稳定性。仿真实验和样机实验结果验证了所提控制器的有效性与优越性。     

反步自适应控制

为了克服齿隙对传动性能的影响,选取死区模型表达齿隙传动效应,依据自适应控制理论提出反步自适应齿隙补偿策略;齿隙模型中主、从动轮结合处存在阻尼系数和刚性系数等未知参数,对其进行了在线估计,并推导设计出每个参数的自适应律;利用Lyapunov稳定性理论,采用反步积分方法,通过逐步递推选取Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的自适应控制器;理论分析以及对反步积分自适应补偿控制方法与传统PID控制方法对比仿真表明:该方法有效地消除了齿隙对伺服性能的干扰,提高了系统的跟踪精度和鲁棒性.     

基于高阶滑模观测器的微分滑模四旋翼无人机控制研究

针对四旋翼无人机鲁棒控制问题,提出了一种基于高阶滑模观测器的内环与外环控制器设计方法。首先,建立了四旋翼无人机模型的运动学与动力学方程,通过反馈线性技术将模型分解为线性部分与非线性部分。然后,在输入信号延迟的基础上推导了相应的滑模控制律,由分离定理分别设计了观测器与控制器,通过扰动识别减少需要观测的状态变量,继而减少了测量传感器,同时对观测器以及整个闭环系统稳定性进行了证明。仿真验证了所提出的控制算法在提高四旋翼无人机姿态控制系统精度以及鲁棒性方面的有效性。     

微型四旋翼无人机模糊PID 控制

为解决微型四旋翼无人机控制系统存在的鲁棒性差和控制精度低的问题,提出一种模糊PID控制方法。建立微型四旋翼无人机系统动力学数学模型和电机模型,在系统模型的基础上设计模糊PID控制器。通过Matlab/Simulink仿真和飞行试验对所设计的模糊PID控制器的有效性进行验证。仿真实验表明,该算法能提高系统的抗干扰性能和控制精度。飞行试验结果表明,模糊PID控制器可以有效地控制微型四旋翼无人机。     

基于虚拟中心的四旋翼无人机一致性编队控制研究

为提升无人机“蜂群”系统编队控制的一致性,以四旋翼无人机及所属“蜂群”系统为例,建立了四旋翼无人机单机以及“蜂群”系统模型。基于虚拟中心控制方法,提出了一种四旋翼无人机一致性编队控制策略。设计了一种分布式协同一致性编队控制律,并对该控制律的稳定性进行了推导分析。对应用该控制律的多四旋翼无人机组成的“蜂群”系统进行了编队飞行仿真,仿真结果表明,该控制律作用下的四旋翼无人机能够稳定飞行并在12 s内完成编队,验证了该协同编队控制策略的可行性和有效性。研究结果为提升“蜂群”系统的编队一致性问题起到了一定的理论指导作用。     

四旋翼无人机前飞模态特性

为研究四旋翼无人机在前飞模态下的特性,通过机理建模（叶素法）和风洞试验分析多旋翼无人机在前飞时桨叶和机身气动特性,分别得到了桨叶和机身在前飞模态的气动力模型。该气动力模型带入建立的刚体运动学方程中,可得四旋翼无人机在前飞模态下的非线性动力学模型和状态空间模型,并进行了风洞试验验证。结果表明：在前飞时桨叶气动力模型与悬停模型存在较大的区别;四旋翼在前飞模态时存在俯仰/垂向通道的耦合和滚转/偏航通道的耦合。     

四旋翼无人机旋翼对机身非定常气动干扰特性

四旋翼无人机的旋翼对机身构成非定常气动干扰,影响整机的动力学特性。针对此问题,采用计算流体动力学(CFD)计算方法,在刚体假设和不可压流假设下获得无人机机身在前飞工况下受力与力矩的非定常变化情况,并进行风洞实验,验证CFD方法的合理性和计算结果的准确性。采用快速傅里叶变换方法,得到机身所受旋翼气动干扰的模态,从而在干扰力和力矩的变化频率与大小方面进行分析。结果表明：机身所受旋翼的气动干扰与旋翼的转速相关,并且可以由一个5阶傅里叶级数较好地拟合;相对于后旋翼,前旋翼对机身的气动干扰更强;经过简化,单1阶模态的傅里叶级数可以描述升力变化的主要特点,1~3阶模态的傅里叶级数可以描述阻力变化的主要特点;俯仰力矩的周期变化规律可以用单2阶模态的傅里叶级数描述,变化细节可以用1~4阶模态的傅里叶级数描述。     

四旋翼无人机特种弹药悬停发射动力学研究

以某挂载多管发射器的小型四旋翼无人机为研究对象,为研究特种弹药发射对四旋翼无人机飞行稳定性造成的影响,建立了特种弹药发射内弹道模型,通过内弹道编程计算获得了该发射器发射某特种弹药产生的后坐冲量.基于牛顿-欧拉方程建立了无人机及多管发射器的六自由度动力学模型,通过Simulink建模计算,获得了四旋翼无人机及多管发射器的...     

四旋翼飞行器鲁棒自适应姿态控制器设计

为实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制,针对该系统的非线性、易受外界干扰和参数摄动影响等问题,提 出一种鲁棒自适应控制方法。首先通过分析四旋翼飞行器的工作原理,建立了动力学模型;其次在线性化飞行器模 型的基础上,设计了基于最优二次型鲁棒伺服控制方法的姿态控制器;然后应用模型参考自适应控制方法设计了自 适应补偿器消除系统不确定性的影响;最后对加入了鲁棒自适应控制的飞行器进行仿真。仿真结果表明：该控制器 具有稳定精确的指令跟踪性能和强鲁棒性,能够在复杂环境下实现稳定良好的姿态控制。     

基于扩张状态观测器的火箭炮耦合系统反步控制

针对存在参数摄动、冲击力矩大的火箭炮位置伺服系统的控制问题,建立了火箭炮位置伺服系统的机电耦合模型,基于扩张状态观测器提出了一种反步控制策略。该方法运用扩张状态观测器以实时估计控制系统的外界负载扰动,选择合适的Lyapunov函数,得到了使系统跟踪误差有界的调整策略。仿真和试验结果表明,该方法不仅保证了系统的静、动态特性,而且对参数摄动具有较强的鲁棒性。研究结果为进一步完善控制器理论结构及实践应用提供了参考依据。     

基于积分滑模的BTT导弹鲁棒反演控制律设计

针对不确定非线性强耦合BTT导弹的控制器设计问题,将滑模控制与反演控制思想相结合,在标称模型的基础上进行反演控制器设计.针对系统所存在的模型不确定性和外界干扰,增加一个积分滑模补偿器,提高系统的鲁棒性能.该方法通过合理地设计积分滑模面,保证系统初始状态处于滑模面上,消除了滑模到达阶段,从而有效地提高了系统的鲁棒性.仿真...     

基于反演法的某制导迫弹鲁棒自适应控制器设计

设计了一种基于反演法的鲁棒自适应控制器,以解决制导迫弹在飞行中存在的气动参数不确定和未建模误差等问题,在设计过程中通过带有σ修正的参数自适应律对系统中的不确定参数进行在线估计,针对模型中的未建模误差,采用鲁棒函数抵消,在反演法的推导过程中,加入了一阶低通滤波器,得到虚拟控制量的微分,消除了传统反演法中的“项数膨胀”难题,并利用李雅普诺夫函数证明了该闭环系统为半全局稳定的。该设计方法放宽了对不确定项的限制,仿真结果证明了该方法的有效性。     

导弹姿态的反演法控制器设计

反演法控制器,将导弹姿态角作为系统控制对象.控制器根据给定的俯仰角、偏航角和滚动角参考信号得出相应的舵偏输入,使导弹能按给定姿态角确定的轨迹飞行.定点及全空间仿真结果证明,该控制器设计可行.     

水下滑翔机纵倾运动的自适应积分反演控制

针对浮力驱动式水下滑翔机动力学模型及参数的不确定性,研究了滑翔机纵倾运动跟踪控制问题.首先建立俯仰角与滑块位移的关系,综合应用Lyapunov方法和反演技术设计了非线性自适应跟踪控制器,用自适应机制克服了模型参数的不确定性,在反演镇定函数中引入了积分项,进一步提高了消除稳态跟踪误差的能力,进而将得到的滑块位移作为参考输...     

水下航行器轴向运动的自适应积分反演跟踪控制

研究水下航行器轴向运动的非线性跟踪控制问题。针对广泛存在的未知海流、动态模型中的未知参数、以及外部常值扰动等不确定性因素,采用先进的自适应积分反演控制方法,用自适应机制克服未知海流和模型参数的不确定性,并在反馈中加入积分项提高系统对未建模动态特性的鲁棒性,使水下航行器能够全局渐近跟踪参考位置指令。通过不同条件下的仿真研究,分析了自适应机制和积分项在运动控制中的作用,并验证了闭环跟踪系统的全局渐近稳定性。     

基于在线神经网络的无人机着陆飞行自适应逆控制器设计

基于在线神经网络设计了无人机着陆飞行自适应逆控制器。根据时标分离的原则,将无人机系统分解为快慢不同的四个回路,采用动态逆的方法设计快回路、慢回路和非常慢回路控制器,并且在慢回路和非常慢回路用基于在线神经网络的干扰观测器逼近无人机所受的扰动和动态逆误差,降低了控制器对干扰和模型精确度的要求,增强了控制器的鲁棒性。仿真结果说明所设计的无人机着陆控制器是非常有效的。     

基于自适应控制器的无人机飞行控制系统研究

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机,在低空低速大扰动条件下飞行的飞行控制策略进行了研究.对无人机运动状态建模分析,设计了一种自适应PID控制器,采用六自由度非线性运动模型进行控制率的仿真验证,并将算法融合在定姿、定高和定航迹跟踪飞行控制实验中.仿真及实际飞行实验结果表明,所设计的自适应PID控制器有效的抑制了大扰动条件下对飞机姿态、位置的影响,满足了飞行任务的需求,并获得了良好的动态性能指标.     

低速巡飞器倾斜转弯鲁棒反演控制律设计

针对低速巡飞器倾斜转弯非线性控制系统存在耦合、不确定项的特点,设计了一种倾斜转弯（BTT）鲁棒反演控制律。将巡飞器的动力学模型写成适用于反演算法的块控模型,假设其由标称模型与不确定项组成,利用微积分学中的Leibniz法则推导不确定项。采用反演算法推导控制律的基本形式,并通过改进的符号函数抵消非匹配不确定项,利用Lyapunov理论重新设计技术补偿匹配不确定项。仿真结果表明,与传统反演法相比,该系统能够快速、准确地跟踪攻角、侧滑角、倾斜角参考指令,具有强鲁棒性。